Simulasi Rekonstruksi Citra pada Sensor Brain ECVT ( Electrical Capacitance Volume Tomography ) dengan Metode ILBP ( Iterative Linear Back Projection )
Nita Handayani 1* , Kharisma Fajar H. 2 , Freddy Haryanto 1 , Siti Nurul K. 1 ,Marlin R. Baidillah 3 , Warsito P. Taruno 3
1 Lab. Biofisika Program Studi Fisika, Fakultas MIPA, Institut Teknologi Bandung, Indonesia
2 Prodi Fisika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sunan Kalijaga Yogyakarta, Indonesia
3) Neuroscience Divison, CTech Labs PT Edwar Technology, Tangerang, Indonesia
1* Email: nitahandayani@yahoo.com
DOI: http://dx.doi.org/10.13057/ijap.v6i02.1480

## ABSTRACT
The  purpose  of  this  study  is  to  simulate  the  sensor  32-channel  Brain  ECVT  image reconstruction using ILBP (Iterative Linear Back Projection)  methods. ECVT is a dynamic volume imaging technique that utilizes non-linear difference of electric field distribution to determine  the  distribution  of  permittivity  in  the  sensing  area.  ECVT  has  measured  the capacitance of data as a result of changes in the permittivity distribution between the electrode pairs.  ECVT  device  consists  of  three  main  parts:  helmet-shaped  sensors,  DAS  (Data Acquisition System), PC for display and image reconstruction process. Simulation of sensor design using COMSOL Multiphysics 3.5 software, while the process of image reconstruction and analysis of the results using Matlab software 2009a. The principle of ECVT includes two stages of data collection capacitance of electrodes (forward problem) and image reconstruction from  the  measured  capacitance  (inverse  problem).  In  the  study,  the  simulation  of  image reconstruction  was  done  by  varying  the  object  position,  the  number  of  objects  and  charge density of the object. From the simulation results showed that the reconstructed image with ILBP method is influenced by several parameters: the object's position in the sensor,charge density value of the object, an alpha value and the number of iterations was selected.
Keywords: Brain ECVT, image reconstruction, ILBP method, sensor, simulation

## ABSTRAK
Tujuan penelitian ini adalah melakukan simulasi rekonstruksi citra pada sensor Brain ECVT 32-channel  dengan  menggunakan  metode  ILBP  ( Iterative  Linear  Back  Projection ).  ECVT merupakan teknik pencitraan volume dinamik yang memanfaatkan perbedaan non linear dari perbedaan distribusi medan listrik untuk menentukan distribusi permitivitas dalam area yang disensing. ECVT mengukur data kapasitansi sebagai hasil perubahan distribusi permitivitas antara pasangan elektroda kapasitansi. Perangkat ECVT terdiri dari tiga bagian utama yaitu sensor  berbentuk  helm,  DAS  ( Data  Acquisition  System )  dan  PC  untuk  display  dan  proses rekonstruksi  citra.  Simulasi  desain  sensor  dengan  menggunakan software COMSOL Multiphysics 3.5 sedangkan proses rekonstruksi citra dan analisis hasil menggunakan software Matlab  2009a.  Prinsip  kerja  ECVT  meliputi  2  tahapan  yaitu  pengumpulan  data  kapasitansi dari elektroda ( forward problem ) dan rekonstruksi citra dari data kapasitansi terukur ( invers problem ). Pada penelitian, simulasi rekonstruksi citra dilakukan dengan memvariasikan posisi objek dalam sensor, jumlah objek dan rapat muatan objek. Dari hasil simulasi diperoleh hasil bahwa  citra  rekonstruksi  dengan  metode  ILBP  dipengaruhi  oleh  beberapa  parameter  yaitu posisi objek dalam sensor, rapat muatan objek, nilai alfa dan jumlah iterasi yang dipilih.
Keywords:Brain ECVT, rekonstruksi citra, metode ILBP, sensor, simulasi

## PENDAHULUAN
Brain ECVT ( Electrical Capacitance Volume Tomography ) merupakan sistem ECVT yang digunakan  untuk  studi  aktivitas  kelistrikan  otak  manusia.  ECVT  merupakan  suatu  teknik pencitraan  volume  dinamis  yang  dikembangkan  berdasarkan  sistem  ECT  ( Electrical Capacitance  Tomography ).  Pada  awal  pengembangannya,  ECVT  digunakan  untuk pencitraan distribusi dielektrik dari material dielektrik dengan kontras tinggi [1] . Dalam dunia industri ECVT telah digunakan untuk studi gas-solid fluidized bed system [2] dan gas-solid Circulating Fludized Bed (CFB) sehingga diperoleh citra aliran multiphase 3 dimensi [3] .
Selanjutnya, ECVT dikembangkan untuk aplikasi dalam bidang medis salah satunya yaitu Brain ECVT. Telah dilakukan beberapa studi untuk pengembangan sistem ECVT mencakup desain  sensor dan teknik rekonstruksi citra. Hasil studi tentang desain  sensor menyatakan bahwa  geometri  hexagonal  merupakan  desain  paling  optimum  dari  sensor  ECVTdari keempat  geometri  sensor  yang  diuji  (hexagonal, rectangular ,  trapezoid  dan triangular ). Geometri ini memiliki variasi distribusi medan listrik dalam arah aksial dan intensitas yang uniform serta hasil pencitraan yang lebih bagus dibandingkan geometri yang lain. Elektroda hexagonal yang disusun secara horisontal menunjukkan konsistensi yang paling baik dalam menghasilkan  citra  rekonstruksi [4] .  Kombinasi  elektroda  hexagonal  dan  pentagonal  ini digunakan sebagai dasar pembuatan sensor Brain ECVT yang berbentuk helm .
Brain ECVT dikenal sebagai multimodal imaging dengan kelebihan berupa teknologi non- radiatif,  non-invasif,  metode  rekonstruksi  citra  cepat,  dan  murah  ( low  cost ).  Sensor tomografi  kapasitansi  Brain  ECVT  terdiri  dari  32  elektroda  yang  dibuat  berbentuk  helm. Elektroda-elektroda ini berfungsi sebagai plat seperti halnya pada kapasitor sedangkan ruang didalamnya adalah dielektrik. Salah satu plat elektroda sebagai sumber muatan sedangkan plat  yang  lainnya  diaktifkan  bergantian  sebagai  detektor  untuk  mengukur  kapasitansi, sehingga diperoleh distribusipermitivitasuntuk direkonstruksi menjadi citra 3D.
Gambar 1. (Colour Online) Seperangkat sistem Brain ECVT
Sistem  ECVT  terdiri  dari  tiga  bagian  utama  yaitu  elektroda  sensor,  seperangkat  sistem akuisisi data (DAS, Data Acquisition System ), PC untuk display dan proses rekonstruksi citra (gambar  1).  Perangkat  akuisisi  data  berguna  sebagai  pengontrol  sekaligus  pembaca  data. Instrumen  ini  akan  mengukur  nilai  kapasitansi  antara  plat  sumber  dengan  plat  detektor, memindahkan  pembacaan  dari  satu  detektor  ke  detektor  lainnya  dengan  menggunakan Multiplexer,  dan  data  yang  telah  diukur  akan  secara  langsung  dikirimkan  ke database
komputer [5] . Nilai kapasitansi 𝐶 𝑖 dari pasangan ke- i antara elektroda sumber dan elektroda detektor dengan luas area detektor A i dapat dituliskan sebagai berikut:
𝐶 𝑖 = − 1 ∆𝑉 𝑖 ∯ 𝐴 𝑖 𝜀(𝑥, 𝑦, 𝑧)∇  (𝑥, 𝑦, 𝑧)𝑑𝐴 (1)
Persamaan  (1)  menunjukkan  adanya  hubungan  antara  kapasitansi  dengan  sebaran permitivitas pada suatu volume. Pada persamaan tersebut terdapat dua variabel yang saling dependen yaitu distribusi potensial dan distribusi permitivitas.
ECVT masih tergolong modalitas yang cukup baru khususnya untuk studi kelistrikan otak manusia. Oleh karena itu perlu banyak pengembangan dan perbaikan agar diperoleh  citra objek  yang  lebih  akurat.  Salah  satu  parameter  yang  mempengaruhi  kualitas  citra  ECVT adalah  metode  rekonstruksi  citra  yang  dipilih.  Ada  beberapa  algoritma  rekonstruksi  citra untuk  tomografi  kapasitansi  seperti  yang  direview  oleh  Isaken  (1996).  Secara  umum, algoritma  rekonstruksi  citra  dapat  dikategorikan  dalam  2  kelompok,  yaitu  algoritma  non- iteratif ( single step ) dan algoritma iteratif. Algoritma non iterative mencakup Linear Back Projection (LBP), direct  method  based  on  singular  value  decomposition , Tikhonov regularization , multiple linear regression and regularization . Sedangkan algoritma iterative mencakup metode Newton-Raphson dan iterative Tikhonov, iterasi Landweber dan steepest descent method , model based iteration, teknik rekonstruksi algebraic dan teknik rekonstruksi iterative simultan [6] . Pada penelitian ini akan dikaji tentang teknik rekonstruksi citra ECVT dengan  algoritma Iterative  Linear  Back  Projection (ILBP).  Simulasi  rekonstruksi  citra dilakukan dengan memvariasikan posisi objek, jumlah objek dan rapat muatan objek yang diletakkan dalam sensor Brain ECVT.

## METODE

## Metode Rekonstruksi Citra
Prinsip kerja ECVT mencakup pengumpulan data kapasitansi dari elektroda-elektroda yang ditempatkan  di  sekeliling  objek  ( forward  problem )  dan  rekonstruksi  citra  dari  data kapasitansi terukur ( inverse problem ). Forward problem dibahas secara umum dalam tiga pendekatan yaitu teknik linierisasi [7,8,9] , metode numerik brute-force seperti metode elemen hingga,  dan  metode  analitik.  Metode  analitik  dapat  memberikan  solusi  yang  akurat  dan relatif  cepat,  tetapi  terbatas  untuk  geometri  yang  sangat  sederhana  dengan  distribusi permitivitas  simetris,  dan  tidak  berlaku  untuk  sistem  tomografi  industri  dengan  struktur dinamis yang kompleks. Sedangkan metode numerik dapat memberikan solusi cukup akurat untuk  distribusi  yang  berubah-ubah,  tetapi  memerlukan  waktu  komputasi  yang  lama sehingga tidak praktis untuk aplikasi tomografi dengan rekonstruksi citra iteratif. Dalam hal ini,  metode  linierisasi  memberikan  solusi  sederhana  dan  relatif  cepat,  meskipun menunjukkan efek smoothing pada batas tajam citra yang direkonstruksi. Efek smoothing ini meningkat dengan iterasi dalam proses rekonstruksi citra [10] .
Teknik  linierisasi  dengan  menggunakan  model  sensitivitas [7,8] didasarkan  pada  teorema superposisi  jaringan  listrik  dimana  domain(volume  yang  dilingkupi  oleh  sensor)  dibagi menjadi beberapa voxel (volume elemen). Respon dari sensor merupakan penjumlahan linier dari  respon  voxel-voxel  individual  ketika  terjadi  perubahan  permitivitas.  Besarnya sensitivitas dapat ditentukan dengan persamaan berikut [11] :
𝑆 𝑖𝑗 ≅   𝑉 0𝑗 𝐸⃗ 𝑠𝑖 (𝑥,𝑦,𝑧)∙𝐸⃗ 𝑑𝑖 (𝑥,𝑦,𝑧)
𝑉 𝑠𝑖 𝑉 𝑑𝑖 (2)
Dimana 𝐸⃗ 𝑠𝑖 (= −∇  ) adalah  vektor  distribusi  medan  listrik  ketika  pasangan  elektroda sumber ke- i diaktivasi dengan tegangan 𝑉 𝑠𝑖 sedangkan elektroda lainnya digroundkan. 𝐸⃗ 𝑑𝑖 adalah vektor distribusi medan listrik ketika pasangan elektroda detektor diaktivasi dengan tegangan 𝑉 𝑑𝑖 dan  elektroda  lainnya  digroundkan. 𝑉 0𝑗 adalah  volume  voxel  ke- j .  Bentuk persamaan yang sudah dilinierkan dari persamaan (1) dapat dituliskan dalam bentuk matriks sebagai berikut:
𝑪 = 𝑺𝑮 (3)
Dimana C adalah  vektor  data  kapasitansi M -dimensi, G adalah  vector  citra N -dimensi, N adalah  jumlah  voxel  dalam  domain  (bernilai  32768)  dan M adalah  jumlah  kombinasi pasangan  elektroda  (bernilai  496  untuk  sensor  32-elektroda).  Matriks  sensitivitas S mempunyai dimensi 𝑀 × 𝑁 . Cara yang paling sederhana untuk memperkirakan vektor citra G adalah menggunakan teknik proyeksi balik [12] yaitu:
𝑮 =   𝑺 𝑻 𝑪 (4)
Semua data pengukuran adalah proyeksi balik sederhana untuk memperkirakan citra. Teknik ini  disebut  sebagai  proyeksi  balik  linier  ( LinearBackProjection ,  LBP).  Rekonstruksi  citra dilakukan dengan menggunakan software Matlab 2009a. Data yang digunakan untuk proses rekonstruksi adalah data sensitivitas matriks dan data pengukuran kapasitansi ternormalisasi. Diagram alir proses rekonstruksi citra ILBP ditunjukkan pada gambar 2 [13] .
Load C pengukuran
Didapat nilai G 0
Didapat nilai C 1 Didapat nilai ΔC Didapat nilai ΔG
Didapat nilai G 1
Masukkan nilai iterasi ( k ) Masukkan nilai alfa ( α ) G k+1 = G k + α.S T (C-S.G k ) Rekonstruksi citra G 0 = S T .C C 1 = S.G 0 ΔC = C – C 1 ΔG = S T . ΔC
G 1 = G 0 + ΔG
Gambar 2. Diagram alir proses rekonstruksi citra metode ILBP
Nilai alfa (𝛼) merupakan konstanta untuk mengontrol laju konvergensi dan 𝑘 menunjukkan jumlah iterasi. Pada penelitian ini, jumlah iterasi divariasikan dari 1 s/d 200 dan nilai alfa dipilih dari 0,1 s/d 1,5 dengan interval kenaikan sebesar 0,1.
Simulasi  desain  sensor  sistem  ECVT  menggunakan software COMSOL  Multiphysics  3.5 dengan memanfaatkan prinsip metode elemen hingga ( Finite Element Method ). Sensor Brain ECVT yang digunakan dalam penelitian berbentuk helm, yang tersusun atas 32 elektroda. Elektroda  sensor  merupakan  kombinasi  6  elektroda  segilima  dan  26  elektroda  segienam. Geometri  sensor  dibuat  menyesuaikan  dengan  geometri  kepala  manusia  seperti  yang ditunjukkan pada gambar 3.
Gambar 3. (Colour Online) Desain sensor dan hasil meshing sensor Brain ECVT
Parameter  fisika  yang  digunakan  dalam  desain  sensor  adalah  parameter  subdomain, parameter boundary , parameter meshing , parameter solve problem dan post-processing yang terdapat dalam software COMSOL Multiphysics 3.5.

## Simulasi Sensor ECVT
Simulasi rekonstruksi citra pada sensor Brain ECVT dilakukan dengan memvariasikan: a. Posisi objek di dalam sensor
Pada  simulasi  variasi  posisi  objek  di  dalam  sensor,  nilai  permitivitas  relatif  ( 𝜀 𝑟 ) objek diberikan sebesar 604,55 yang merupakan nilai 𝜀 𝑟 dari grey matter (lapisan otak). Frekuensi pada DAS diset sebesar 2,5 MHz. Variasi posisi objek di dalam sensor ECVT seperti terlihat pada gambar 4.
Objek di atas (O1) Objek di kanan-atas (O2) Objek di kiri-atas (O3) Objek di depan-atas (O4) Objek di belakang- atas (O5) Objek ditengah (O6) Objek di kanan- tengah (O7) Objek di kiri-tengah (O8) Objek di depan- tengah (O9) Objek di belakang- tengah (O10)
Objek di bawah (O11) Objek di kanan- bawah (O12) Objek di kiri-bawah (O13) Objek di depan- bawah (O14) Objek di belakang- bawah (O15)
Gambar 4. (Colour Online) Variasi posisi objek dalam sensor ECVT
b. Variasi jumlah objek di dalam sensor
Variasi  jumlah  objek  dalam  sensor  ECVT  berupa  2  objek  (kanan-kiri),  2  objek  (depan- belakang) dan 4 objek (kanan-kiri-depan-belakang) seperti terlihat pada gambar 5.
Gambar 5. (Colour Online) Variasi jumlah objek dalam sensor ECVT
c. Simulasi objek yang diberi rapat muatan.
Pada kedua objek diberi nilai permitivitas relatif yang sama yaitu 𝜀 𝑟 = 604,55 dengan salah satu objek diberi rapat muatan sebesar 4.10 -3 C/m 3 (gambar 6).
Gambar 6. (Colour Online) Posisi objek bermuatan dalam sensor ECVT

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Distribusi Sensitivitas
Pada pencitraan objek 3 dimensi memerlukan sebuah matriks sensitivitas dengan tambahan variasi  dalam  arah  axial  (sumbu-z)  yang  searah  dengan  kedalaman  sensor.  Sensitivitas dipengaruhi  oleh  intensitas  medan  listrik  yang  terdistribusi  dalam  domain  sensor  ECVT. Pada  proses  rekonstruksi  iteratif,  konvergensi  ditentukan  oleh  variasi  (perbedaan  nilai maximum  dan  minimum  pada  satu  level)  dan smoothness dari  slope  kurva  distribusi sensitivitas sepanjang arah axial. Jika variasi lebih besar dan slope kurva lebih smooth maka
Objek tanpa muatan
𝜀 𝑟 = 604,55
Objek dengan rapat muatan 𝜀 𝑟 =604,55, 𝜌 =4.10 -3 C/m 3
proses iterasi lebih mudah mencapai konvergensi [10] . Kurva pada gambar 7 menyatakan nilai sensitivitas dari 496 pasang elektroda sensor Brain ECVT untuk 32 level.
Gambar 7. (Colour Online) Grafik distribusi sensitivitas ternormalisasi pada sumbu-z

## Hasil Rekonstruksi Citra Variasi Posisi Objek
Citra  hasil  rekonstruksi  menggunakan  metode  ILBP  dengan  permitivitas  relatif 𝜀 𝑟 objek 604,55 ditampilkan pada gambar 8. Posisi objek dalam sensor sangat mempengaruhi citra rekonstruksi  yang  dihasilkan.  Saat  objek  diletakkan  di  dekat  sensor  (O1,  O2,  O3,  O5), terlihat citra potongan axial slice ke-26 yang dihasilkan hampir sama dengan objek aslinya. Pada objek yang diletakkan di bagian depan-atas (O4), citra yang diperoleh seperti tertarik memanjang. Distorsi bentuk ini terjadi karena distribusi sensitivitas di daerah tersebut lebih kuat  dibandingkan  daerah  sekitarnya.  Sedangkan  efek  blur  yang  muncul  pada  citra  hasil rekonstruksi  (O9,  O14,  O15)  menjadikan  citra  terlihat  lebih  besar  ukurannya  dari  objek aslinya. Hal ini disebabkan objek tersebut kemungkinan berada di daerah dead zone , yaitu suatu daerah yang tidak dilingkupi sensor sepenuhnya akibatnya distribusi sensitivitas lemah sehingga perubahan data kapasitansi tidak terbaca.
Grafik  hubungan  antara  jumlah  iterasi  dengan  nilai  eror  untuk  beberapa  variasi  nilai  alfa ditunjukkan dalam gambar 9. Tiap garis pada grafik mewakili setiap nilai alfa dengan jumlah iterasi sebanyak 200. Berdasarkan hasil analisis grafik, terlihat bahwa nilai eror terkecil yang terukur  yaitu  0,5639  pada  iterasi  ke-16  untuk  alfa  1,4.  Pada  keadaan  tersebut,  citra rekonstruksi yang dihasilkan merupakan citra yang paling baik diantara citra lainnya.
(O1)
(O2)
(O3)
(O4) (O5) (O6) (O7) (O8) (O9) (O10) (O11) (O12) (O13) (O14) (O15) Gambar 8. (Colour Online) Citra hasil rekonstruksi ILBP dengan variasi posisi objek

## Hasil Rekonstruksi Citra Variasi Jumlah Objek dan Rapat Muatan dalam Sensor
Citra  hasil  rekonstruksi  dengan  variasi  jumlah  objek  dalam  sensor  ditampilkan  dalam gambar 10. Hasil rekonstruksi citra dengan dua objek pada sensor yang diletakkan di posisi kanan-kiri  tampak  sesuai  dengan  objek  aslinya.  Sedangkan  untuk  posisi  depan-belakang, citra rekonstuksi objek di bagian belakang sensor tampak memanjang.
Rapat  muatan  pada  objek  diibaratkan  seperti  aktivitas  sinyal  listrik  dalam  otak.  Pada simulasi,  digunakan  prinsip  elektrostatik  sehingga  muatan  dianggap  statis.  Berdasarkan gambar 11, citra yang tampak hanya pada objek yang bermuatan saja sedangkan objek yang tidak  bermuatan  tidak  tampak.  Artinya  apabila  terdapat  aktivitas  kelistrikan  dalam  otak akibat adanya stimulus, maka kapasitansi yang terukur menjadi lebih tinggi.
Posisi kanan-kiri Posisi depan-belakang
Posisi depan-belakang- kanan-kiri Gambar 10. (Colour Online) Citra hasil rekonstruksi ILBP dengan variasi jumlah objek
Gambar 11. (Colour Online) Citra hasil rekonstruksi ILBP dengan variasi rapat muatan objek
Berdasarkan  analisis  data  hasil  simulasi  rekonstruksi  citra  dengan  metode  ILBP  maka diperoleh beberapa parameter yang berpengaruh pada citra hasil rekonstruksi sensor Brain ECVT. Parameter yang mempengaruhi yaitu posisi objek dalam sensor, nilai alfa dan jumlah iterasi yang dipilih. Pada rekontruksi ILBP, citra yang diperoleh cukup baik pada alfa 1,5 dan iterasi ke-16.

## KESIMPULAN
Teknik rekonstruksi citra dengan metode ILBP telah berhasil diterapkan untuk simulasi citra pada sensor Brain ECVT. Berdasarkan hasil simulasi, diperoleh bahwa posisi objek dalam sensor  berpengaruh  terhadap  kualitas  citra  yang  dihasilkan.  Posisi  objek  terkait  dengan tingkat homogenitas distribusi sensitivitas di seluruh area sensor. Distribusi sensitivitas ini sangat  berpengaruh  untuk  mencegah  terjadinya  distorsi  citra  atau  artefak.  Parameter  lain
yang juga berpengaruh yaitu nilai alfa (𝛼) dan jumlah iterasi (𝑘) yang dipilih dalam proses rekonstruksi.

## DAFTAR PUSTAKA
1 Nurge  M.  A.2007.  Electrical  Capacitance  Volume  Tomography  of  High  Contrast Dielectrics  using  A  Cuboid  Geometry. Dissertation. University  of  Central  Florida, Orlando, Florida.
2 Du B., Q. Marashdeh, W. Warsito, A. Park, L.S. Fan. 2007. Development of Electrical Capacitance Volume Tomography (ECVT) and Electrostatic Tomography (EST) for 3D Density  Imaging of Fluidized Bed System. The 12 th International Conference on Fluidization - New Horizons in Fluidization Engineering , pp. 473-480.
3 Wang F., Marashdeh Q., Wang A., and Fan L.S. 2012. Article : Electrical Capacitance Volume  Tomography  Imaging  of  Three  Dimensional  Flow  Structures  and  Solids Concentration Distributions in a Riser and a Bend of a Gas−Solid Circulating Fluidized Bed. Industrial  &  Engineering  Chemistry  Research .  ACS  Publications,  pp.10968- 10976.
4 Baidillah,  M.  R.,  Mukhlisin  M.,  and  Taruno,  W.  P.  2013.  Comparison  of  Sensor Geometries for Electrical Capacitance Volume Tomography. International Journal of Innovative  Computing,  Information  and  Control .  Vol.  9,  No.  11,  November,  ISSN 1349-4198, pp. 1447-l457.
5 Wang F., Marashdeh Q., L.S. Fan.2010. Electrical Capacitance Volume Tomography: Design and Applications. Sensors , 10, ISSN 1424-8220, pp.1890-1917.
6 Isaken  .  1996.    A  Review  of  Reconstruction  Techniques  for  Capacitance Tomography. Meas. Sci. Technol . 7:325-337, Institute of Physics Publishing.
7 Huang S. M., A. Plaskowski, C. G. Xie, and M. S. Beck. 1989. Tomographic Imaging of Two-Component Flow Using Capacitance Sensors. J. Phys. E: Sci. , Vol. 22 (3), pp. 173-177.
8 Xie C. G., S. M. Huang, B. S. Hoyle, R. Thorn, C. Lean, D. Snowden, and M. S. Beck. 1992.  Electrical  Capacitance  Tomography  for  Flow  Imaging  System  Model  for Development  of  Image  Reconstruction  Algorithms  and  Design  of  Primary  Sensor. Proc. Inst. Elect. Eng. G , Vol. 139, No. 1, pp.89-98.
9 Marashdeh  Q.  and  F.  L.  Teixeira.  2004.  Sensitivity  Matrix  Calculation  for  Fast3-D Electrical Capacitance Tomography (ECT) of Flow Systems. IEEE Trans. Magn. Vol. 40 (2), pp. 1204-1207.
10 Warsito,  W.,  Marashdeh  Q.,  and  Fan  L.S.  2007.  Electrical  Capacitance  Volume Tomography. IEEE Sensors Journal . Vol. 7, No. 4, April, pp. 525-535.
11 Lionheart W. R. B. 2001. Reconstruction Algorithms for Permitivity and Conductivity Imaging. Proc.  2nd  World  Congr.  Industrial  Process  Tomography .  Hannover, Germany, pp. 4-11.
12 Yang W. Q., Spink D. M., York T. A., and H McCann. 1999. An Image Algorithm Based on Landweber’s Iteration Method for Electrical Capacitance Tomography. IOP Publishing Ltd . Vol. 10, pp. 1065-1069.
13 Nita  Handayani,  Siti  Nurul  K.,  Idam  Arif,  Freddy  H.,  Warsito  P.  Taruno.  2015. Investigation  of  The  Music’s  Effect  on  Human  Brain  Activity  Using  ECVT  Brain Scanner  and  EEG. Advanced  Science,  Engineering  and  Medicine  (ASEM)  Journal. Vol. 7, No. 10, pp. 882-887.